多目标跟踪的概率假设密度粒子滤波

作者：田淑荣; 王国宏; 何友多目标跟踪粒子滤波概率假设密度随机集有限集统计

摘要：在多目标跟踪中,当目标数很大时,目标状态的联合分布的计算量会非常大.如果目标独立运动,可用各目标分别滤波来代替,但这要求考虑数据互联问题.文章介绍一种可以解决计算量问题的方法,只需计算联合分布的一阶矩--概率假设密度(PHD),PHD在任意区域S上的积分是S内目标数的期望值.因未记录目标身份,避免了数据互联问题.仿真中,传感器为被动雷达,目标观测值为距离、角度及速度时,对上述的PHD滤波进行了粒子实现,并对观测值是否相关的不同情况进行比较.PHD粒子滤波应用在非线性模型的多目标跟踪,实验结果表明,滤波可以稳健跟踪目标数为变数的情况,得到了接近真实情况的结果.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社